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Language-only reasoning models are typically created through supervised fine-tuning (SFT) or reinforcement learning (RL): SFT is simpler but requires large amounts of expensive reasoning trace data, while RL reduces data requirements at the cost of significantly increased training complexity and compute. Multimodal reasoning models follow a similar process, but the design space is more complex. With a mid-fusion architecture, the first decision is whether the base language model is itself a reasoning or non-reasoning model. This leads to several possible training pipelines:
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从实际案例来看，“由于当时很多村不通路，我经常骑马下乡看病。不少村民生病就医靠马驮，一路颠簸七八个小时才能到达最近的诊疗点。”明吉措姆说。如今，国家加大基层公共设施及医疗投入，昔日的漫漫求医路已大大缩短，大多数常见病在当地乡镇卫生院就能得到及时救治，医疗人才“组团式”援藏更是让当地医疗服务有了质的提升，西藏人均预期寿命翻了一倍多，农牧民生命健康权得到根本保障。
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